## RANCANG BANGUN PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEMPAT PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA ANGIN BERBASIS IOT

## Abdul Halim Muklis, Agung Panji Sasmito, Renaldi Primaswara Primaswara
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Abdulhalimmuklis@gmail.com

## ABSTRAK
Energi  listrik  kebutuhan  sangat  penting  bagi  masyarakat,  masyarakat  kini  mulai  mencari  energi  listrik alternatif, Indonesia memiliki potensi angin yang melimpah dapat dimanfaatkan sebagai pembangkit listrik, oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk merancang alat untuk memperoleh data yang dapat dipantau pada web dan  mempunyai  fitur  pengambil  keputusan  tempat  yang  akan  digunakan  sebagai  pembangkit  listrik  tenaga angin. Metode yang digunakan merupakan metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique ), metode SMART  sebagai  pendukung  keputusan  pemilihan  tempat  pembangkit  listrik  tenaga  angin,  kriteria  yang  di gunakan  terdapat  kecepatan  rata-rata  angin,  ketinggian  lokasi,  luas  lokasi.  Dari  pengujian hardware dan software menghasilkan  beberapa  kesimpulan,  pengujian  sensor  anemometer  mendapatkan  hasil  rata-rata presentase error 5,0%, pengujian modul sim900a berjalan dengan baik sinyal pada modul sim akan tergantung pada provider GSM yang digunakan, Pengujian web menggunakan browser semua menu dan tampilan berjalan sesuai  harapkan,  pengujian  metode  SMART  secara  manual  dan  sistem  mendapatkan  hasil  akurasi  99%,  hasil dari  pendukung  keputusan  berlokasi  e  merupakan  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  dengan  nilai  0.882608696 namun  di  lokasi  e  rata-rata  kecepatan  angin  masih  rendah  yaitu  0,347763158,  dari  pernyataan  tersebut  masih kurang  potensi  karena  kecepatan  angin  masih  kurang  dari  3,0,  berdasarkan  hasil  yang  di  peroleh  masih  di butuhkan analisa kembali dari hasil pendukung keputusan dari sistem.
Kata kunci : Pendukung keputusan, pltb, monitoring kecepatan angin, SMART

## 1. PENDAHULUAN
Energi  listrik  merupakan  kebutuhan  vital  bagi masyarakat dan merupakan sumber daya  yang  paling ekonomis  yang  dapat  digunakan  dalam  berbagai macam  kegiatan.  Hampir  segala  aktivitas  manusia didukung  oleh  keberadaan  energi  listrik  [1]  kini masyarakat  mulai  mencari  sumber  energi  listrik terbaru  untuk  mengurangi  penggunaan  energi konvensional  yang  menggunakan  energi  fosil,  maka kini banyak dikembangkan energi baru seperti energi matahari, energi gelombang air laut, energi air, energi angin, dan sebagainya.
Indonesia  yang  merupakan  negara  kepulauan dan  salah  satu  Negara  yang  terletak  di  garis Khatulistiwa  merupakan  faktor,  bahwa  Indonesia memiliki  potensi  energi  angin  yang  melimpah. Potensi  energi  angin  di  Indonesia  cukup  memadai, karena kecepatan angin rata-rata berkisar 3,5  -  7 m/s (anggi, ), dari penjelasan tersebut potensi angin pada negara  Indonesia  cukup  bagus  untuk  dijadikan pembangkit  listrik  tenaga  angin,  namun  dalam pendirian  pembangkit  listrik  tenaga  angin  harus memperhatikan  banyak  hal  seperti  kecepatan  angin, ketinggian  lokasi  serta  luas  tanah  pada  tempat  yang akan  dijadikan  pembangkit  listrik  tenaga  angin, karena  itu  dibutuhkan  alat  yang  dapat  mengukur kecepatan angin secara terus menerus agar mendapatkan hasil yang maksimal, dalam pembangunan  pembangkit  listrik  tenaga  angin
sulitnya  pemilihan  tempat  yang  cocok  untuk pembangunan  apalagi  banyaknya  lokasi  dan  kriteria yang  akan  menjadi  calon  tempat  pembangunan pembangkit  listrik  tenaga  angin,  karena  itu  peneliti tertarik  untuk  mengembangkan  alat  untuk  memantau kecepatan  angin  terus  menerus  serta  pendukung keputusan  untuk  pemilihan  tempat  pembangunan pembangkit listrik tenaga angin skala kecil.
Untuk        mendapatkan        hubungan        kubik dengan        daya,  kecepatan  angin  merupakan  data terpenting  yang dibutuhkan  untuk  menaksir  potensial daya  dari  calon  tempat.    Angin  tidak  pernah  tinggal tetap  pada  suatu  tempat.    Hal  ini  dipengaruhi  oleh sistem  cuaca,  tanah  lapang  lokal  dan  ketinggian  dari permukaan tanah [7]
Berdasarkan  hal  diatas,  penulis  tertarik  untuk menerapkan  dan  mengembangkan  IoT( Internet  of Things )  untuk  membantu  memantau  sumber  daya angin  khususnya  kecepatan  angin,  dapat  dipantau dengan menggunakan web agar dapat di akses dengan mudah  dan  dapat  mendukung  keputusan  pemilihan tempat pembangkit listrik tenaga angin, alat ini terdiri dari  NodeMCU,  sensor  anemometer  dan  modul SIM900A.  Diharapkan  alat  ini  dapat  memantau kecepatan  angin  pada  beberapa  lokasi  dan  dapat ditampilkan pada web untuk dapat sebagai pendukung keputusan  pemilihan  tempat  pembangkit  listrik tenaga angin sekala kecil.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode  SMART  ( Simple  Multi  Attribute Rating Technique )
Menurut Kusfiyahningsih, Anamisa dkk (2013), SMART  merupakan  metode  pengambilan  keputusan yang  multi  atribut.  Teknik  pembuatan  keputusan multi  atribut  ini  digunakan  untuk  membantu stakeholder dalam memilih antara beberapa alternatif. Setiap  alternatif  terdiri  dari  sekumpulan  atribut  dan setiap atribut mempunyai nilai-nilai, nilai ini di rata - rata  dengan  skala  tertentu.  Setiap  atribut  mempunyai bobot  yang  menggambarkan  seberapa  penting  ia dibandingkan  dengan  atribut  lain.  Dengan  SMART pembobotan  atribut  dilakukan  dengan  dua  langkah yaitu:
1. Mengurutkan  kepentingan  suatu  atribut  dari level terburuk ke level terbaik.
2. Membuat perbandingan rasio kepentingan setiap atribut dengan atribut lain di bawahnya.
SMART  lebih  banyak  digunakan  karena kesederhanaan  dalam  merespons  kebutuhan  pembuat keputusan  dan  caranya  menganalisa  respons.  Analisa yang  terlibat  adalah  transparan  sehingga  metode  ini memberikan  pemahaman  masalah  yang  tinggi  dan dapat  diterima  oleh  pembuat  keputusan.  Pembobotan pada SMART menggunakan skala antara 0 sampai 1, sehingga mempermudah perhitungan dan perbandingan  nilai  pada  masing-masing  alternatif. [9]
Model yang digunakan dalam SMART:
(1)
Di mana : u(ai) : nilai total untuk alternatif ke-i wj  :  nilai  bobot  kriteria  ke-j  yang  sudah ternormalisasi uj(ai) : nilai utility kriteria ke-j untuk alternatif ke-i
Langkah  –  langkah  penyelesaian  metode SMART secara umum adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria yang akan digunakan
2. Menentukan alternatif yang akan digunakan
3. Memberi  bobot  pada  setiap  kriteria  pada  setiap alternatif
4. Hitung nilai normalisasi pada setiap kriteria disetiap alternatif
(2)
Di mana :
W 𝑗 (normalisasi) adalah normalisasi bobot kriteria ke- j wj adalah nilai pembobotan kriteria ke- j dari k kriteria 5. Memberi nilai kriteria untuk setiap alternatif
6. Menghitung nilai utility untuk setiap kriteria masing- masing
Lebih kecil lebih baik (3) Lebih besar lebih baik (4)
Di mana :
Cout = nilai record Cmin = nilai minimal pada kriteria ke x Cmax = nilai maksimal pada kriteria ke x 7. Hitung nilai akhir masing - masing
(5)
Di mana: u(ai) : nilai total untuk alternatif ke-i wj : nilai bobot kriteria ke-j yang sudah ternormalisasi uj(ai) : nilai utility kriteria ke-j untuk alternatif ke-i.

## 2.2. IoT ( Internet of Things)
IoT  ( Internet  of  Things )  merupakan  sebuah konsep  yang  bertujuan  untuk  memperluas  manfaat dari  konektivitas  internet  yang  tersambung  secara terus  -  menerus  yang  memungkinkan  kita  untuk menghubungkan  mesin,  peralatan,  dan  benda  fisik lainnya  dengan  sensor  jaringan  dan actuator untuk memperoleh  data  dan  mengelola  kinerjanya  sendiri, sehingga  memungkinkan  mesin  untuk  berkolaborasi dan  bahkan  bertindak  berdasarkan  informasi  baru yang diperoleh secara independen [2]

## 2.3. NodeMCU
NodeMCU pada
dasarnya adalah pengembangan  dari  ESP  8266  dengan firmware berbasis  e-Lua.  Pada  NodeMcu  dilengkapi  dengan micro  usb  port yang  berfungsi  untuk  pemrograman maupun power  supply .  Selain  itu  juga  pada NodeMCU  dilengkapi  dengan  tombol push  button yaitu tombol reset dan flash . NodeMCU menggunakan bahasa pemrograman Lu yang merupakan package dari  esp8266.  Bahasa  Lua memiliki  logika  dan  susunan  pemrograman  yang sama  dengan  c  hanya  berbeda syntax .  Jika menggunakan  bahasa  Lua  maka  dapat  menggunakan tool  Lua loader maupun  Lua  uploder.  Selain  dengan bahasa Lua NodeMCU juga support dengan software Arduino  IDE  dengan  melakukan  sedikit  perubahan board manager pada Arduino IDE [10]

## 2.4. Sensor Anemometer
Anemometer  adalah  sebuah  alat  pengujian  atau biasa  disebut  alat  pengukur  kecepatan  angin  yang biasanya  digunakan  dalam  bidang  Meteorologi  dan Geofisika  atau  stasiun  prakiraan  cuaca.  Anemometer berfungsi untuk mengukur atau menentukan kecepatan  angin.  Selain  mengukur  kecepatan  angin, alat ini juga dapat mengukur besarnya tekanan angin, cuaca, dan tinggi gelombang laut [11]

## 2.5. Modul SIM900A
Modul  komunikasi  GSM/GPRS  menggunakan core IC SIM900A. Modul ini mendukung komunikasi dual  band  pada  frekuensi  900/1800  MHz  (GSM900 dan  GSM1800)  sehingga  fleksibel  untuk  digunakan
bersama  kartu  SIM  dari  berbagai  operator  telepon seluler  diIndonesia.  Operator  GSM  yang  beroperasi di frequensi dual  band  900  MHz  dan  1800  MHz sekaligus  :  Telkomsel,  Indosat,  dan  XL.  Operator yang  hanya  beroperasi  pada  band  1800  MHz  :  Axis dan Three. [12]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Perhitungan Mengunakan Metode
SMART
flowchart pada perhitungan menggunakan metode SMART dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 1. Flowchart Perhitungan Metode SMART
Perhitungan  menggunakan  metode  SMART, diawali  dengan  menentukan  kriteria  dan  bobot  yang di  gunakan,  kemudian  menentukan  alternative  yang di  gunakan,  selanjudnya  poroses  normalisasi  dari kriteria yang digunakan, kemudian menambhkan nilai alternative dari setiap kriteria, selanjudnya menghitung  utility  dari  setiap  kriteria  dari  setiap alternatife, yang terakhir menghitung nilai akhir.
3.2. Flowchart Sistem Metode SMART flowchart pada  sistem  menggunakan  metode SMART dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 2. Flowchart Sistem Metode SMART
Flowchart  sistem  metode  SMART,  diawali dengan  memasukkan  kriteria  dan  bobot,  berikutnya memasukkan  alternatife  dan  data  setiap  kriteria, sistem  akan  otomatis  menghitung  nilai  normalisasi, utility, nilai akhir, perengkingan dari nilai akhir.

## 3.1 Flowchart Sistem
flowchart pada  Sistem monitoring dan web dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 3. Flowchart Sistem
Pada  proses  pertama  terdapat  deklarasi  dan initialization  pada  alat  yang  ditandai  dengan  bunyi buzzer 2x,  berikutnya  terdapat  pembacaan  Sensor pada  sensor  anemometer  dan  tilt  sensor  selanjutnya terdapat  pengiriman  data  sensor  pada database dengan ditandai  bunyi buzzer 1x, berikutnya terdapat menampilkan  pada web yaitu  data  dari  sensor  yang tersimpan  pada database yang  ditampilkan  berupa Grafik, ataupun tabel.

## 3.3. Blok Diagram Sistem
Blok Diagram pada Sistem monitoring dan web dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 4. Blok Diagram Sistem
Pada  diagram  blok  diatas,  Nodemcu  akan mengecek koneksi internet jika tidak terkoneksi akan membunyikan Buzzer jika terkoneksi Sensor Anemometer  dan  Tilt  Sensor  akan  mengirim  data hasil  sensor  ke  NodeMCU,  berikutnya  data  yang terdapat  pada  NodeMCU  dikirim  ke  SIM900A melalui  data  lalu  dikirim  dan  disimpan  ke database , selanjutnya web akan  menampilkan  halaman  yang
datanya diambil dari database dan user menggunakan Browser untuk mengakses web tersebut

## 3.4. Desain Rangkaian Alat
Pada perancangan alat terdapat desain rangkaian alat,  sensor  dan actuator tersambung  dan  terhubung pada  mikrokontroler  yaitu  NodeMCU,  alat  yang  di rancang digunakan untuk  memantau kecepatan angin di  sekitar  penempatan  alat,  data  angin  dikirim  oleh alat  ke  server  agar  data  dapat  di  olah,  dapat  dilihat pada Gambar 5
Gambar 5. Desain Rangkaian Alat.

## 3.5. Desain Alat
Pada  perancangan  alat  terdapat  desain  alat  di mana sensor kecepatan angin terletak pada ujung pipa dan rangkaian alat diletakan pada kotak hitam, dapat dilihat pada Gambar 6
Gambar 6. Desain Alat.

## 3.6. Struktur Menu
Pada  Struktur  Menu  web  terdapat  menu Dashboard  sebagai  menu  utama,  Sampel,  dan  Hasil SPK  untuk  menampilkan  hasil  perhitungan  SPK, dapat dilihat pada gambar 7.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Hardware
Pada tahap implementasi hardware yaitu berupa alat  yang  terdapat  sensor  -  sensor, actuator , mikrokontroler  dan  modul  SIM,  berfungsi  untuk memantau kecepatan angin dan memantau kemiringan  alat,  yang  dikirim  ke database dan ditampilkan pada web .
Gambar 8. Hasil Implementasi Hardware
4.2. Implementasi Software
Pada  tahap  implementasi software yaitu  berupa web yang digunakan sebagai pemantau hardware dan terdapat  pengambil  keputusan  tempat  yang  akan digunakan  sebagai  pembangkit  listrik  tenaga  angin. web yang  akan  dibuat  sudah  didesain  pada  tahap prototype yang  akan  diterapkan  pada  halaman web terdapat beberapa tampilan yaitu halaman dashboard , sampel, spk, login.

## 4.3. Halaman dashboard
Halaman dashboard digunakan untuk memantau keseluruhan dari data sensor dari semua lokasi, dapat dilihat pada Gambar 9
Gambar 9. Halaman Dashboard
4.4. Halaman Sampel Halaman sampel digunakan  untuk  memantau data  sensor  pada  setiap  lokasi  terdapat input untuk
menambah  lokasi  dan  memasukkan  nilai  kriteria, dapat dilihat pada gambar 10
Gambar 10. Halaman Sampel

## 4.5. Halaman SPK
Halaman  SPK  digunakan  untuk  menampilkan kriteria  yang digunakan dan data  yang  sudah didapat serta  hasil  dari  perhitungan  dari  spk  menggunakan metode SMART yaitu dengan hasil berupa pengurutan dengan hasil tertinggi hingga terendah.
Gambar 11. Halaman SPK

## 4.6. Halaman Login
Halaman login digunakan  untuk  masuk  ke dalam  menu admin di  mana  hanya  akun  yang  sudah terdaftar  pada database yang  bisa  masuk.  Dapat dilihat pada gambar 12
Gambar 12. Halaman login
4.7. Pengujian Hardware Dari  hasil  implementasi hardware berupa  alat untuk  memantau  kecepatan  angin  dan  memantau kemiringan  alat  tersebut,  akan  dilakukan  pengujian terhadap  fungsi,  keakuratan  sensor  dan  pengiriman data ke database .

## 4.8. Pengujian sensor Anemometer
Pengujian sensor anemometer dilakukan dengan cara menampilkan pembacaan sensor yang ditampilkan pada serial monitor pada arduino IDE, di mana  dibandingkan  dengan  anemometer  tester  diuji pada kecepatan angin yang setabil yaitu menggunakan kipas angin.
Gambar 13. Pengujian sensor
Gambar 14. Serial monitor sensor Anemometer
Berdasarkan  pengujian  sensor  anemometer diatas sensor dapat berjalan dengan baik karena dapat memunculkan kecepatan angin dengan status km/jam, m/s, dapat dilihat pada Gambar 14
Tabel 1 . Pengujian sensor anemometer
No Sensor Anemometer Selisih Anemometer Tester Presentase error 1 1.26 0.04 1.3 3,1% 2 1.26 0.04 1.3 3,1% 3 1.26 0.06 1.2 5,0% 4 1.66 0.06 1.6 3,8% 5 1.26 0.04 1.3 3,1% 6 4.15 0.15 4.0 3,8% 7 3.90 0.10 4.0 2,5% 8 3.90 0.10 4.0 2,5% 9 3.52 0.08 3.6 2,2% 10 3.02 0.02 3.0 0,7% Rata-rata presentase error 3,0%
Berdasarkan  tabel  1  diketahui  bahwa  sensor anemometer  bekerja  cukup  baik  untuk  mendeteksi kecepatan  angin,  pada  pengujian  diatas  mendapatkan hasil  rata-rata  presentase  error  3,0%  dan  error terendah 0,7% dan presentasi error tertinggi 5,0%.

## 4.9. Pengujian sensor tilt
Pengujian  sensor  tilt  dilakukan  dengan  cara menguji  kemiringan  pada  alat,  di  mana  saat  alat miring  maka  pada  sensor  tilt  seharusnya  bernilai  1 sedangkan  saat  alat  sejajar  maka  akan  bernilai  0, dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 15. Pengujian sensor tilt
Gambar 16. Hasil pengujian tilt
Berdasarkan  pengujian  diatas  sensor  berjalan dengan  baik  di  mana  jika  alat terguling  maka  sensor akan  memunculkan  nilai  1  sedangkan  jika  berdiri dengan sejajar maka akan memunculkan nilai 0.

## Tabel 2. Pengujian sensor tilt
No Sensor tilt Kondisi alat 1 0 Sejajar 2 1 Miring 3 0 Sejajar 4 1 Miring 5 0 Sejajar
Berdasarkan  tabel  2  diketahui  bahwa  pengujian sensor  kemiringan  diatas  sensor  berjalan  dengan semestinya  pada  saat  sensor  miring  atau roboh  maka akan bernilai 1 jika lurus atau sejajar maka bernilai 0

## 4.10. Pengujian SIM900A
Pengujian  pada  modul  SIM900A  yang  di  mana modul  ini akan diuji pengiriman data dari sensor dan dikirim ke web melalui database , untuk mengirimkan data pada web modul  ini  harus terpasang kartu GSM yang terdapat paket data, maka  modul  ini tergantung pada  sinyal  dari  kartu  GSM  jika  tidak  dapat  sinyal maka  alat  akan  terus  mencari  sinyal  dan  data  yang akan dikirim tidak terkirim.
Gambar 17. Pengujian modul sim900a
Gambar 18. Hasil pengujian sim900a
Berdasarkan apa yang diuji pada modul sim900a diatas  pada  Gambar  18  akan  mengecek  koneksi  alat dengan  modul  jika  berstatus  ok  maka  terkoneksi dengan  baik,  berikutnya  terdapat  mengatur  koneksi pada  GPRS,  mengatur  APN  dari  kartu  GSM  yang digunakan,  berikutnya  mengaktifkan  GPRS,  dan memeriksa  IP,  selanjutnya  mengaktifkan  mode HTTP,  mengatur  pembawa  HTTP,  Selanjutnya mengirim  URL  yang  akan  diakses  berupa link https yang  ada  pada web server ,  berikutnya  mulai  HTTP GET  dan  mengirim  ke server ,  dan  membaca  respon server jika  200  maka  berhasil  berjalan  dengan
semestinya,  dan  data  terkirim  pada web bisa  dilihat pada Gambar 19
Gambar 19. Hasil data terkirim pada database
Tabel 3. Pengujian modul sim900a Pengiriman ke Terhubung ke server
Data berhasil dikirim
1 ya ya 2 ya ya 3 ya ya 4 ya ya 5 ya ya 6 Ya ya 7 Ya ya
8 Ya ya 9 Tidak Tidak 10 Tidak Tidak
Berdasarkan tabel 3 diketahui bahwa saat modul sim  tidak  memperoleh  sinyal  maka  data  yang  akan dikirim  tidak  terkirim,  sedangkan  jika  modul  sim memperoleh  sinyal  maka  pengiriman  data  berjalan semestinya.

## 4.11. Pengujian Software
Dari  hasil  implementasi software berupa halaman web akan dilakukan pengujian terhadap web dari  segi  fungsi,  kinerja  sistem  ataupun  komunikasi tampilan terhadap server .

## 4.12. Pengujian fungsional menu

## Tabel 4. Pengujian fungsional
Hak akses Fungsi Google Chrome 96.0.4 Microsoft edge 96.0.1 Mozilla firefox
95.02 User Halaman Login    Halaman Dashboard    Halaman Sampel    Halaman Tambah lokasi    Halaman Tambah Kriteria    Halaman SPK    Halaman edit lokasi    Halaman hapus lokasi    Halaman edit kriteria    Halaman hapus kriteria   
Berdasarkan  tabel  4  diketahui  bahwa  hasil  uji software  dengan  fungsi  seperti  pada  tabel  4 menggunakan browser Google  Chrome,  Microsoft edge dan Mozilla firefox berjalan dengan baik, semua menu  dan  tampilan  pada web dapat  berfungsi  dan tampil sesuai harapkan.

## 4.13. Pengujian sistem dengan black box
Tabel 5. Pengujian sistem dengan black box
No Kasus uji Output yang diharapkan Output program Bukti
1 Akses halaman login
dengan akun yang tidak terdaftar
Menampilkan pesan bahwa login gagal Menampilkan pesan  bahwa “login gagal” 2 Fitur sampel menambah lokasi yang sudah ada Menampilkan pesan error bahwa lokasi sudah ada Menampilkan pesan “ The nama  lokasi has already been taken ”. 3 Fitur sampel menambah data kriteria yang sudah ada Menampilkan pesan bahwa data kriteria sudah diisi Gagal memasukkan data bahwa data sudah ada dengan fild  primary key 4 Fitur sampel menambah kriteria dengan data sudah ada Menampilkan pesan bahwa kriteria sudah diisi Menampilkan pesan “ The nama  kriteria has already been taken.”. 5 Fitur SPK mengedit kriteria dan tidak mengubah data Menampilkan pesan bahwa data berhasil di rubah Menampilkan pesan  bahwa “Data Berhasil Diupdate!” 6 Fitur SPK menghapus kriteria dengan tidak sengaja Menampilkan pesan konfirmasi apakah ingin menghapus Menampilkan pesan  bahwa “Apakah kamu yakin untuk  Hapus Kriteria ?” 7 Fitur SPK mengedit lokasi tanpa mengubah data Menampilkan pesan bahwa data berhasil di rubah
Menampilkan pesan  bahwa “Data Berhasil Diupdate!” 8 Fitur SPK hapus lokasi dengan tidak sengaja Menampilkan pesan konfirmasi apakah ingin menghapus Menampilkan pesan  bahwa “Apakah kamu yakin untuk  Hapus Lokasi dan
Data ?”
Berdasarkan  tabel  5  diketahui  bahwa  pengujian sistem menggunakan metode Black Box dengan kasus uji seperti tabel 5 berjalan dengan  baik, sistem dapat menangani  aksi  dari  user  berupa input yang  salah
ataupun  yang  benar  dengan  baik  dan  dapat menampilkan pesan peringatan.

## 4.14. Perhitungan manual
a. Menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan,  pada kasus  ini  kriteria  yang  akan  digunakan  yaitu kecepatan  rata-rata  angin,  ketinggian  lokasi,  luas lokasi bisa dilihat pada tabel 6
Tabel 6. Kriteria yang di gunakan Kriteria Bobot Kecepatan rata-rata angin 90 Ketinggian lokasi 10 Luas lokasi 15
Pemberian bobot pada kriteria pada tabel 6 pada kecepatan rata-rata angin memiliki bobot paling besar yaitu  90,  ketinggian  lokasi  10,  Luas  lokasi  15.  Total dari  bobot  boleh  lebih  dari  100  dikarenakan  bobot masih  akan  di  Normalisasi  agar  total  dari  semua bobot menjadi bernilai 1
b. Menentukan alternatif yang akan digunakan, pada kasus  ini  saya  mengunakan  5  data  yang  dapat dilihat pada tabel 7
Tabel 7. Alternatif Alternatif Lokasi a Lokasi b Lokasi c Lokasi d Lokasi e
Pada tabel  7  terdapat  5  alternatif  yaitu  lokasi  a, lokasi b, lokasi c, lokasi d, dan lokasi e
c. Hitung  nilai  normalisasi  pada  setiap  kriteria disetiap  alternatif  dengan  membandingkan  nilai bobot kriteria dengan jumlah bobot kriteria. :
=  0,783  lakukan  hingga  semua  kriteria  dan  di
jumlah dari hasil normalisasi harus bernilai 1.
Tabel 8. Normalisasi Kriteria Kriteria Normalisasi Kecepatan rata-rata angin 0,783 Ketinggian lokasi 0,087 Luas lokasi 0,130 Total 1
Pada  tabel  8  merupakan  hasil  dari  perhitungan normalisasi  dari  bobot,  total  bobot  yang  sebelumnya 115  di  normalisasi  maksimal  menjadi  1  agar  total tidak terlalu besar dan mudah untuk dihitung.
d. Memberi nilai kriteria untuk setiap alternatif, pada kasus  ini  nilai  pada  kriteria  dari  setiap  alternatif dapat dilihat pada tabel 9
Tabel 9. Nilai Alternatif Alternatif Kecepatan rata-rata angin Ketinggian lokasi Ketinggian lokasi Lokasi a 0,293636364 58 20 Lokasi b 0,190677966 58 46 Lokasi c 0,3085294 61 40 Lokasi d 0,135897436 56 30 Lokasi e 0,347763158 58 33
Pada  tabel  9  berisi  data  yang  didapat  dari alternatif pada setiap kriteria yaitu kriteria Kecepatan rata-rata angin, Ketinggian lokasi, dan Luas lokasi
e. Menghitung  nilai utility untuk  setiap  kriteria masing-masing
Contoh  perhitungan  kriteria  pertama  yaitu kecepatan rata-rata angin pada lokasi a : Rumus :
Lebih kecil lebih baik

## Lebih besar lebih baik
Pada  kriteria  kecepatan  rata-rata  angin menggunakan  rumus  lebih  besar  lebih  baik  karena semakin besar nilai kecepatan angin semakin bagus.
=  0744  lakukan  pada  semua kriteria  dari  setiap  alternatif  lokasi,  hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 10
Tabel 10. Menghitung utility Alternatif Alternatif Kecepatan rata-rata angin Ketinggian lokasi Ketinggian lokasi Lokasi a 0,744523 0,4 0 Lokasi b 0,258562497 0,4 1 Lokasi c 0,814817868 1 0,769230769 Lokasi d 0 0 0,384615385 Lokasi e 1 0,4 0,5
Pada tabel  10  merupakan  hasil dari perhitungan utility, terdapat 2 rumus utility yaitu lebih besar lebih baik  dan  lebih  kecil  lebih  baik  artinya  setiap  kriteria harus  ditentukan  apakah  kriteria  tersebut  sebaiknya memiliki  nilai  yang  lebih  besar  lebih  baik  atau  lebih kecil  lebih  baik,  pada  penelitian  ini  pada  kriteria Kecepatan  rata-rata  angin,  Ketinggian  lokasi,  dan Luas  lokasi  menggunakan  rumus  lebih  besar  lebih baik
f. Hitung nilai akhir masing – masing alternatif Contoh  perhitungan  nilai  akhir  pada  alternatif pertama yaitu lokasi a
Rumus :
Wj  adalah  hasil  dari  normalisasi  bobot  kriteria dan ui(ai) adalah hasil penentuan nilai utiliti.
(0,744*0,783)  +  (0,4*0,087)  +  (0*0,130)  =  0,617 lakukan  pada  semua  alternatif,  hasil  perhitungan dapat dilihat pada tabel 11 Tabel 11. Hasil Alternatif Alternatif Nilai akhir Lokasi a 0,617452874 Lokasi b 0,36757065 Lokasi c 0,824974519 Lokasi d 0,050167224 Lokasi e 0,882608696
Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  SMART pada tabel 11 diperoleh alternatif yang memiliki nilai akhir paling tertinggi adalah lokasi e.

## 4.15. Pengujian manual dan sistem Tabel 12. pengujian perhitungan maual dan sistem
Alternatif Perhitungan manual Perhitungan sistem Presentase error Lokasi a 0,617 0,617452874 1,0% Lokasi b 0,368 0,36757065 1,0% Lokasi c 0,825 0,824974519 1,0% Lokasi d 0,050 0,050167224 1,0% Lokasi e 0,883 0,882608696 1,0% Rata-rata presentase error 1.0% akurasi 99% Berdasarkan tabel 12 diketahui bahwa presentase dari perhitungan manual dan sistem cukup memuaskan,  penerapan  perhitungan  pada  sistem menghasilkan rata-rata presentase error 1,0% dengan akurasi 99%.
Dari  hasil  perhitungan  lokasi  e  memiliki  nilai hasil  tertinggi  yaitu  0,882608696  namun  di  lokasi  e rata-rata  kecepatan  angin  masih  rendah  yaitu 0,347763158,  dari  pernyataan  tersebut  masih  kurang potensi karena masih kurang dari 3,0.
Tabel 13. Potensi angin Kelas Kec. Angin (m/s) Daya Spesifik Kurang Potensi < 3,0 <45 Potensi Renah (Skala kecil) 3,0 – 4,0 <75 Potensi Menengah (Skala Menengah) 4,1 – 5,0 75 - 150 Potensi Tinggi (Skala Besar) > 5,0 >150

## Sumber: [13]

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  rancangan  pada  penelitian  terdapat beberapa  kesimpulan  yang  didapatkan:  Pengujian sensor  anemometer  mendapatkan  hasil  pengujian dengan  rata-rata  presentase error 5,0%,  pengujian modul  sim900a  berjalan  dengan  baik,  pengujian  web semua  menu  dan  tampilan  pada web dapat  berfungsi dan  tampil  sesuai  harapkan,  pengujian  Metode SMART secara manual dan sistem mendapatkan hasil memuaskan,  penerapan  perhitungan  pada  sistem menghasilkan  rata-rata  presentasi  error  1,0%  dengan
akurasi  99%,  dari  keterangan  tersebut  perhitungan metode pada sistem bekerja sesuai harapan, hasil dari pendukung  keputusan  dengan  metode  SMART mendapatkan  hasil  dengan  alternatif  lokasi  e merupakan  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  yaitu dengan nilai 0.882608696 namun di lokasi e rata-rata kecepatan  angin  masih  rendah  yaitu  0,347763158, dari pernyataan tersebut masih kurang potensi karena kecepatan  angin  masih  kurang  dari  3,0,  berdasarkan hasl  tersebut  masih  dibutuhkan  analisa  kembali  dari hasil pendukung keputusan dari sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Menakawati,  "http://lib.ui.ac.id/file,"  2008. [Online]. Available: http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/124246- T%20355.45%202008%20(10)- kemampuan%20pt-pendahuluan.pdf
[2] Y.  Efendi,  "INTERNET  OF  THINGS  (IOT) SISTEM  PENGENDALIAN  LAMPU," Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, No. 1, vol. 4, April 2018
[3] K.  d.  Riza  Alfita,  "Rancang  Bangun  Sistem Monitoring  Daya  Baterai  Pembangkit  Listrik," TEKNIK, 42 (1), 2021, 35-44, 2021
[4] A.  Ridho  Prabowoa,  "Rancang  Bangun  Alat Pengukur  Kecepatan  Angin," PRISMA  FISIKA, No. 2, vol. VI, pp. Hal. 94 - 100, 2018
[5] S.  d.  Dedi  Suryadi,  "Pembuatan  Alat  Ukur Kecepatan  Angin  Optocoupler  dengan  SMS," ROTASI,  Vol.  21  No.  3, pp.  Hal.  187-192,  Juli 2019.
[6] U. R. Ismail, "ALAT PENGUKUR
KECEPATAN DAN ARAH ANGIN".
[7] G. d. Ruben Maychel, "Perencanaan Pembangunan  Pembangkit  Listrik," Jurnal Teknik  Elektro  dan  Komputer  no.  1, vol.  8, Januari-April 2019
[8] W.  H.  Antonov  Bachtiar,  "Analisis  Potensi Pembangkit  Listrik  Tenaga  Angin," TEKNIK ELEKTRO ITP, vol. 7, pp. 35 - 45, 2018
[9] K.  M.  Tisa  Magrisa,  "IMPLEMENTASI METODE SMART PADA SISTEM
PENDUKUNG," Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer, vol. 13, pp. 49 - 55, 2018.
[10] "NodeMcu," [Online].
Available: https://eprints.akakom.ac.id/4914/3/3_14331000 9_BAB_ll.pdf. [11] "anemometer," [Online]. Available: http://www.alatuji.com/kategori/510/anemomete r
[12] I.  G.  Wildana,  2016.  [Online].  Available: https://repository.unej.ac.id/bitstream/handle/12 3456789/75936/Iqbal%20Gilang%20Wildana% 20-%20131903102023%20-
1.pdf?sequence=1&isAllowed=y
[13] D.  N.  d.  Adhi  Prasetyo,  "STUDI  POTENSI PENERAPAN DAN PENGEMBANGAN,"
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik- Universitas Pakuan, pp. 1-12, 2018